经济学家和政策制定者依靠统计机构编制的劳动力市场指标来衡量经济在衰退和复苏期间的健康状况,确定劳动力市场趋势,并针对数据中发现的问题制定政策。然而,这些分析所依赖的数据往往提供了一个不完整的、嘈杂的、甚至是有偏见的劳动力市场状况。此外,2019冠状病毒病大流行期间全球经济衰退的迅速发展,突显出需要比国家统计机构通常提供的更及时的经济数据,这促使人们使用专有来源的实时数据。
4thIZA劳工统计讲习班,由凯瑟琳•亚伯拉罕和苏珊·豪斯曼,精选了12篇论文,这些论文批评了现有的劳动力市场状况衡量标准,提供了修正的或新的衡量标准,并利用新的数据来解决实质性的劳动力市场问题。
改善劳动力市场松弛的措施
几篇研讨会论文讨论了旨在衡量劳动力市场失业和就业不足程度(或“闲置”)的统计问题。计算美国失业率和劳动力参与率的数据来自每月一次的家庭调查,其中家庭调查共进行了八次。这使得人们可以观察到工人是如何在就业、失业和退出劳动力市场之间流动的。
然而,Hie Joo Ahn和James Hamilton指出,一方面,失业率和劳动力参与率的月度估计,以及这些劳动力状态之间随时间的变化,存在很大的不一致。部分问题源于这样一个事实,即调查对象接受采访的次数越多,他们就越不可能报告自己失业或兼职,也不太可能回答调查问题,因为失业或就业不足会让人感到耻辱。在修正了这些问题和数据中的其他问题后,Ahn和Hamilton发现失业率和劳动力参与率都被低估了约2个百分点。
Jason Faberman、Andreas Mueller、ay
使用专有数据衡量Covid-19的经济影响
政府数据的收集和发布滞后,阻碍了及时分析大流行经济衰退对企业和工人的影响的努力。为了评估人们普遍认为的美国经济衰退对小企业及其员工造成的伤害,安德烈·库尔曼、艾蒂安·拉尔斯和连·塔使用了homebase(一家主要为小型服务业企业提供日程安排软件的公司)的数据,并补充了从谷歌、Facebook和其他在线资源收集的企业开业和关门信息。与预期相反,他们发现,虽然小企业就业在经济衰退的早期阶段受到特别严重的打击,但小企业已经反弹,总体而言,在经济衰退期间并没有比大企业表现得更差。
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